#141
summarized by : Akihiro FUJII
MaX-DeepLab: End-to-End Panoptic Segmentation With Mask Transformers

どんな論文か?

Panatonic Segmentationにおいて、完全にEnd2Endで学習できるMax-DeepLabを提案。DETRとAxial-DeepLabをベースに構築し、CNNとTransformerの2つのパスを互いに相互作用させなが伝播させていく。COCOで大きくスコアを向上させSotA性能達成。
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新規性

既存のPanatonic Segmentation手法は、NMS、アンカーなど人手で設計された手法が入っていたが、完全にEnd2Endで学習できるモデルを提案した。

結果

完全にEnd2Endで学習できるだけでなく、MS COCOにおいて、SotA性能を達成した。

その他(なぜ通ったか?等)